Local Operator

Local Operatorとは

Local Operatorは、ブラウザのタブではなくデスクトップにAIエージェントを置くオープンソースアプリだ。仕事を普通の言葉で書くと、エージェントがそれを実行するコードを書き、作業は自分のマシンで進む。ファイルは元の場所に残るので、アップロードの工程も、書類のクラウド上のコピーもない。

このアプリは、共有された教え込み済みエージェントを貸し出すAgent Hubを手がけるRadientの製品だ。MITライセンスで公開され、macOS 11以降、Windows 10以降、そして近年のLinuxデスクトップで動く。インストーラは数百MBで、初回起動時にアプリ自身がバックエンドを用意する。

仕組み

リクエストは3段階をたどる。まず、人に頼むときと同じ調子で作業を入力すると、エージェントは何かが変わる前に読める計画を返す。次に別のセキュリティエージェントがその計画を調べ、触れるファイルやコマンドを示す。利用者がその段階を承認する。その後エージェントはコードを実行し、各コマンドと出力をレシートのように見せ、結果を開けるファイルとして書き戻す。

エージェントは決まった道具一式に縛られない。持っていない能力が要る作業では、そのためのコードを新しく書き、スキルとして保存するので次回は速い。Radientは、Local OperatorがKaggleの住宅価格コンペで上位5パーセントに入った公開ノートブックを、このやり方が規模に耐える証として挙げている。

何が違うか

多くのアシスタントは答えを返して止まる。Local Operatorは仕事を終わらせる。フォルダを整理し、請求書の名前を変え、合計まで出す。自分のハードウェアで動くので、プライバシーの話は短い。ファイルがパソコンを出ることはなく、任意のクラウドプラットフォームを選ばない限りアカウントも要らない。ホスト型モデルにつなぐ、自分のAPIキーを入れる、Ollamaで全部ローカルで動かす、といった選び方ができる。

はじめかた

1. macOS、Windows、Linux用のインストーラをダウンロードし、アプリにバックエンドを用意させる。
2. モデルを選ぶ。Radient Pass、自分のAPIキー、ローカルのOllamaモデルのいずれか。
3. 最初のリクエストを普通の言葉で入力し、エージェントが返す計画を読む。
4. セキュリティチェックを承認し、Canvasパネルでコマンドが走る様子を見る。
5. 終わった作業をスキルとして保存し、繰り返すか予定に入れる。